AI Agent

Agent-X: Full Pipeline Acceleration of On-device AI Agents

Agent-X：边缘设备上AI代理的全流水线加速

Jinha Chung, Byeongjun Shin, Jiin Kim, Minsoo Rhu

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,title_cn)；AI agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Agent-X框架，通过优化预填充和解码阶段，实现边缘设备上AI代理的加速，无精度损失且集成简便，首次系统性消除代理延迟瓶颈。

Comments Accepted for publication at MobiSys-2026

AgentHER: Hindsight Experience Replay for LLM Agent Trajectory Relabeling

AgentHER: 用于LLM代理轨迹重标记的回溯经验回放

Liang Ding

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 AgentHER通过四阶段流程将废弃轨迹转化为SFT、DPO和ShareGPT训练数据，在WebArena和ToolBench上提升性能并提高样本效率，同时降低标签噪声。

Security Risks in Tool-Enabled AI Agents: A Systematic Analysis of Privileged Execution Environments

工具赋能AI代理的安全风险：对特权执行环境的系统分析

Hardik Goel

机构 * Microsoft Corporation, USA（微软公司） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：AI agent(title,abstract)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文系统分析了云托管AI代理的安全风险，通过三个代表性场景展示风险，并讨论了缓解策略及其权衡。研究发现，许多风险源于过度授权工具、能力意图不匹配和环境权威泄露。

Comments Extended author preprint. A shortened version has been accepted as a short paper at IEEE COMPSAC 2026. 7 pages, 3 figures/tables

SAGE: Agentic Framework for Interpretable and Clinically Translatable Computational Pathology Biomarker Discovery

SAGE：可解释且临床可转化的计算病理学生物标志物发现代理框架

Sahar Almahfouz Nasser, Juan Francisco Pesantez Borja, Jincheng Liu, Sandeep Manandhar, Shikhar Shiromani, Mohammad Tanvir Hasan, Zenghan Wang, Suman Ghosh, Jinchu Li, Xuejian Xu, Aniket Ramkrishnan Iyer, Naoto Tokuyama, Twisha Shah, Tilak Pathak, Soundharya Kumaresan, Yohei Abe, Himanshu Maurya, Anant Madabhushi

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； NVIDIA（NVIDIA公司） ； University of Arkansas at Little Rock（阿拉伯州立大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 SAGE通过生物证据引导生物标志物发现，结合多代理系统生成和评估假设，实现结构化、可追溯的病理学研究方法。

Generating synthetic electronic health record data using agent-based models to evaluate machine learning robustness under mass casualty incidents

利用基于代理的模型生成合成电子健康记录数据以评估机器学习在大规模伤亡事件中的鲁棒性

Roben Delos Reyes, Daniel Capurro, Nicholas Geard

机构 * School of Computing and Information Systems The University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息系统学院） ； Department of Medicine The University of Melbourne（墨尔本大学医学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于代理的模型生成合成电子健康记录数据，用于评估机器学习模型在大规模伤亡事件中的鲁棒性，通过模拟紧急情况下的系统变化，检验模型预测住院时间的性能。

Comments 14 pages, 1 figure; accepted at CHIL 2026

Towards Autonomous Business Intelligence via Data-to-Insight Discovery Agent

通过数据到洞察发现代理实现自主商业智能

Dongming Wu, Junwen Li, Ming Lu, Gang Wang, Ting Chen

机构 * Rajax Network Technology(Taobao Shangou of Alibaba)（阿里淘宝购物网络技术） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AIDA框架，通过灵活的零售环境和定制DSL实现复杂业务环境的自主探索，实验表明其在洞察发现和分析深度上优于传统方法。

Agentic AI for Particle-Based Simulation: Automating SPH Workflows for Debris Flow Modeling

基于代理的AI用于粒子模拟：自动化SPH工作流用于碎屑流建模

Danrong Zhang, Ruijia Wang, Chenying Liu, Yumeng Zhao

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；workflow(abstract)

AI总结 本文提出首个用于无网格模拟的代理AI工作流，通过整合工具编排、多模态输入和人机交互，实现了碎片流建模的端到端模拟，展示了多模态输入在提升用户体验和减少失败模式方面的优势。

Comments 24 pages, 10 figures, 5 tables

Agentic MIP Research: Accelerated Constraint Handler Generation

代理MIP研究：加速约束处理程序生成

Liding Xu, Yugeng Zhou, Sebastian Pokutta

机构 * Zuse Institute Berlin（柏林泽尼茨研究所） ； Technische Universität Berlin（柏林技术大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出一种基于代理的MIP研究框架，通过嵌入LLM代理生成、验证和评估SCIP求解器的插件，加速约束处理程序的开发。该框架在MIPLIB 2017基准上成功恢复了约束编程中的全局约束结构，并生成了可执行的约束检测器和仅传播的约束处理程序。

FlashEvolve: Accelerating Agent Self-Evolution with Asynchronous Stage Orchestration

FlashEvolve：通过异步阶段协调加速智能体自我进化

Zhengding Hu, Mingge Lu, Zhen Wang, Jixuan Ruan, Chang Chen, Zaifeng Pan, Yue Guan, Ruiyi Wang, Zhongkai Yu, Chao Zhang, Yufei Ding

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(title)；workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出FlashEvolve框架，通过异步工作流和队列降低智能体自我进化的时间成本，提升吞吐量和token效率，在GEPA任务中实现3.5倍和4.9倍的提升。

AI-Care: A Conversational Agentic System for Task Coordination in Alzheimer's Disease Care

AI-Care：一种用于阿尔茨海默病护理的任务协调对话代理系统

Preyash Yadav, Michelle Cohn, Priyanka Koppolu, Hritvik Agarwal, Amey Gohil, Tejas Patil, Sasha Pimento, Alyssa Weakley

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Department of Linguistics（语言学系） ； Department of Neurology（神经病学系） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AI-Care通过自然语言交互降低阿尔茨海默病患者使用数字工具的认知负担，通过语音优先聊天机器人实现日程提醒和待办事项管理，采用状态化 orchestration 方法确保安全性和准确性。

Comments 9 pages, 3 figures

Measuring What Matters: Benchmarking Generative, Multimodal, and Agentic AI in Healthcare

衡量重要性：在医疗保健中基准测试生成、多模态和代理AI

Prasanna Desikan, Harshit Rajgarhia, Shivali Dalmia, Ananya Mantravadi

机构 * Centific AI Research（Centific人工智能研究） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文探讨了在医疗保健中评估生成、多模态和代理AI的基准测试方法，强调了现有基准测试在可靠性、安全性和临床相关性方面的不足，提出需要系统性的评估框架。

Preparing Students for AI-Powered Materials Discovery: A Workflow-Aligned Framework for AI Literacy, Equity, and Scientific Judgment

为AI赋能的材料发现培养学生：一种与工作流程对齐的AI素养、公平性及科学判断框架

Dongming Mei, Katherine Moore, Ben Sayler

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 本文提出一种与工作流程对齐的AI素养框架，强调通过提升学生在材料信息学中的数据溯源、领域特定特征化等能力，促进AI在材料发现中的公平应用与科学判断。

Comments 22 pages, 4 figures, and 5 tables

AI Alignment via Incentives and Correction

通过激励与修正实现AI对齐

Rohit Agarwal, Joshua Lin, Mark Braverman, Elad Hazan

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文从法律经济学威慑模型视角探讨AI对齐问题，提出通过激励机制和修正过程解决AI行为与对齐目标的平衡问题，构建双代理模型分析奖励设计对求解器和审计器行为的影响。

Merlin: Deterministic Byte-Exact Deduplication for Lossless Context Optimization in Large Language Model Inference

Merlin：用于无损上下文优化的大语言模型推理中的确定性字节精确去重

Sietse Schelpe

机构 * Corbenic AI, Inc.（Corbenic AI公司） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：autonomous agent(abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Merlin通过高效去重和上下文优化提升大语言模型推理效率，减少冗余文本处理瓶颈，实验显示在高冗余数据中减少71%输入，保持数据完整性。

Comments Preprint. Implementation and open-source community version available at: https://github.com/corbenicai/merlin-community - https://doi.org/10.5281/zenodo.20090991

Process Matters more than Output for Distinguishing Humans from Machines

过程比输出更能区分人类与机器

Milena Rmus, Mathew D. Hardy, Thomas L. Griffiths, Mayank Agrawal

机构 * Roundtable Technologies Inc.（Roundtable技术公司） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：autonomous agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出CogCAPTCHA30测试人类与机器的行为过程差异，发现过程特征比性能指标更有效区分两者，但任务特定过程监督在跨任务迁移时效果下降，凸显过程定义的瓶颈。

PersonaTeaming: Supporting Persona-Driven Red-Teaming for Generative AI

PersonaTeaming: 支持基于人设的生成AI红队测试

Wesley Hanwen Deng, Mingxi Yan, Sunnie S. Y. Kim, Akshita Jha, Lauren Wilcox, Kenneth Holstein, Motahhare Eslami, Leon A. Gatys

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出PersonaTeaming方法，通过整合人设提升红队测试的自动化与人机协作能力，实验显示其在攻击成功率和提示多样性方面优于现有方法，并通过用户界面促进人机协同创新。

Intelligent Autonomous Orchestration for Distributed Cloud Resources using Complex-Stability Analysis

基于复杂稳定性分析的分布式云资源智能自主编排

Gopal Krishna Shyam, Priyanka Bharti

机构 * Department of Computer Science \& Engineering Presidency University, Bengaluru, India Email ； Department of Computer Science \& Engineering REVA University, Bengaluru, India Email 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出C-SAS框架，利用复分析方法实现系统均衡，通过实时计算稳定性指数抑制振荡，实验显示其在VM波动和资源效率方面优于传统PID和ML方法。

Comments 7 pages

Towards Robust Surgical Automation via Digital Twin Representations from Foundation Models

通过基础模型生成的数字孪生表示实现鲁棒的手术自动化

Hao Ding, Lalithkumar Seenivasan, Hongchao Shu, Grayson Byrd, Han Zhang, Pu Xiao, Juan Antonio Barragan, Russell H. Taylor, Peter Kazanzides, Mathias Unberath

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出基于数字孪生的感知方法，结合LLM代理与dVRK平台，实现手术任务规划的鲁棒性与泛化能力，为手术自动化提供新的解决方案。

PaperFit: Vision-in-the-Loop Typesetting Optimization for Scientific Documents

PaperFit：科学文档中的视觉闭环排版优化

Bihui Yu, Xinglong Xu, Junjie Jiang, Jiabei Cheng, Caijun Jia, Siyuan Li, Conghui He, Jingxuan Wei, Cheng Tan

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 PaperFit通过视觉闭环优化将可编译的LaTeX文档转化为高质量PDF，解决排版问题并提升文档自动化流程的完整性。

Comments 47 pages, 17 figures, 17 tables

TiledAttention: a CUDA Tile SDPA Kernel for PyTorch

TiledAttention: 一种用于PyTorch的CUDA瓷砖SDPA内核

Taimur Khan

机构 * Helmholtz Centre for Environmental Research - UFZ（环境保护研究霍普夫研究所） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 TiledAttention是一种基于SDPA的注意力机制，通过cuTile Python实现，提供可编辑的调度层面，实现高性能和可定制化的平衡。

Fairness of Explanations in Artificial Intelligence (AI): A Unifying Framework, Axioms, and Future Direction toward Responsible AI

人工智能中解释的公平性：统一框架、公理与迈向负责任人工智能的未来方向

Gideon Popoola, John Sheppard

机构 * Montana State University（蒙大拿州立大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文探讨了人工智能中解释公平性的问题，提出统一框架和公理，指出解释过程中的程序性偏见，并提出评估流程以实现公平性审计。

Comments 53 pages, 1 figure

Geospatial-Temporal Sensemaking of Remote Sensing Activity Detections with Multimodal Large Language Model

基于多模态大语言模型的遥感活动检测的时空感知

David F. Ramirez, Tim Overman, Kristen Jaskie, Andreas Spanias

机构 * SenSIP Center, School of ECEE, Arizona State University（SenSIP中心，电子与计算机工程学院，亚利桑那州立大学） ； Prime Solutions Group Inc（Prime Solutions Group公司） ； Intelligence Advanced Research Projects Activity（智能高级研究计划局） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SMART-HC-VQA数据集，用于人类活动的时空分析，通过多模态大语言模型训练框架实现遥感活动的检测与推理。

Comments Accepted to 2026 SPIE Defense + Security, Automatic Target Recognition XXXVI

HapticLDM: A Diffusion Model for Text-to-Vibrotactile Generation

HapticLDM：一种用于文本到触觉生成的扩散模型

Jiahao Xiong, Fei Wang, Anran Xu, Pinzhi Huang, Tao Wen, Lijia Pan, Cai Chen

机构 * Technology Development Center, Guangzhou Shiyuan Electronic Technology Company Limited（广州仕元电子技术有限公司技术发展中心） ； School of Automation and Intelligence, Beijing Jiaotong University（北京交通大学自动化与智能学院） ； Department of Architecture, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校建筑系） ； School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University（南京大学电子科学与技术学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出HapticLDM，基于潜在扩散模型生成文本到触觉反馈，通过动态数据处理和全局去噪机制提升振动生成的准确性和一致性，经评估显示其在真实感和语义对齐方面表现优异。

Deterministic vs. LLM-Controlled Orchestration for COBOL-to-Python Modernization

确定性与LLM控制的编译流程在COBOL到Python现代化中的对比

Naing Oo Lwin, Rajesh Kumar

专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文通过实验对比确定性和LLM控制的编译流程，发现确定性方法在准确性、鲁棒性和效率上更优，且成本更低。

ReasonSTL: Bridging Natural Language and Signal Temporal Logic via Tool-Augmented Process-Rewarded Learning

ReasonSTL：通过工具增强的过程奖励学习桥接自然语言与信号时间逻辑

Bowen Ye, Zhijian Li, Junyue Huang, Junkai Ma, Xiang Yin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：tool-use(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ReasonSTL框架，通过工具增强和过程奖励学习，解决自然语言到信号时间逻辑（STL）的转换难题，提供透明、低成本且隐私保护的正式规范起草方案。

enclawed: A Configurable, Sector-Neutral Hardening Framework for Single-User AI Assistant Gateways

enclawed：一个可配置、无扇区偏见的单用户AI助手网关加固框架

Alfredo Metere

机构 * Metere Consulting, LLC（梅特尔咨询公司） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 enclawed为需要可验证的对等信任、默认拒绝外部连接、签名模块加载和可篡改审计追踪的部署提供加固框架，通过两种风味实现数据驱动的分类和高保证的对等认证。

Beyond the Black Box: An Interpretable Machine Learning Framework for Predicting Electronic Structure Microdescriptors and Structure-Performance Relationships in Fe-based Catalytic Systems

超越黑箱：一种可解释的机器学习框架，用于预测铁基催化系统中电子结构微描述符和结构-性能关系

Oyinkansola Romiluyi

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种可解释的机器学习框架，通过SHAP分析和树形集成方法，预测铁基催化剂的电子结构微描述符及结构-性能关系，提升了催化剂筛选效率。

Comments 27 pages, 10 figures

METBRA25Y: Brazil Surface Meteorology Archive with Harmonized Variables and Quality Control

METBRA25Y：巴西表面气象档案：变量标准化与质量控制

Matheus Lima Castro, William Dantas Vichete, Leopoldo Lusquino Filho

机构 * São Paulo State University (UNESP)（圣保罗州立大学） ； HairU Serviços e Tecnologia LTDA（HairU服务与技术有限公司） ； RECOD.ai, University of Campinas (UNICAMP)（RECOD.ai，坎皮纳斯大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文介绍了METBRA25Y数据集，通过整合巴西INMET的公共历史记录，提供标准化变量和质量控制的小时级地表气象观测数据，支持环境、气候、水文等研究。

Comments 12 pages, 5 figures. Dataset paper describing METBRA25Y, a harmonized archive of hourly Brazilian surface meteorological observations derived from INMET records. Dataset available at Zenodo: 10.5281/zenodo.19964979

Optimised Support Vector Regression for California Housing Price Prediction: The Critical Role of Feature Engineering and Hyperparameter Tuning

优化支持向量回归用于加州房价预测：特征工程和超参数调优的关键作用

Emmanuel Adutwum

机构 * Soka University of America（索卡美国大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过特征工程和超参数调优优化支持向量回归，提升加州房价预测性能，实验显示特征缩放和系统调优显著提高R2值。

Comments 25 pages, 13 figures, 10 tables

ReLibra: Routing-Replay-Guided Load Balancing for MoE Training in Reinforcement Learning

ReLibra：基于路由回放的MoE训练负载均衡

Chao Jin, Xinming Wei, Yinmin Zhong, Chengxu Yang, Bingyang Wu, Ruidong Zhu, Zili Zhang, Yuliang Liu, Xin Jin

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 ReLibra通过利用强化学习的回放训练流程中的路由回放机制，在微批次粒度上实现细粒度负载均衡，提升MoE训练效率。